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微软推出深度视频探索智能体，登顶多个长视频理解基准

尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展，但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD)，以简洁框架在LVBench取得高准确率，将以MCP Server形式开源。

近期，网络出现“无限流”视频，源于MiniMax H3。OpenVDN团队开源Video Delta Net（VDN），基于MiniMax H3使视频生成速度提升75到90倍，14.4秒的768p视频11.23秒就能生成。它采用混合思路，性能提升显著。

ElevenLabs推出“视频到音乐”功能，其“Eleven Music”模型能分析视频上下文、情绪和风格，一键生成匹配的定制背景音乐，还能添加画外音和音效，为创作者提供端到端音视频解决方案。

米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色，有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力，背后技术架构复杂，目前未正式上线。

南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。

平时找视频信息效率低，而开源项目让Claude等大模型 “看懂” 视频，能提取画面、音频并理解内容。介绍了其工作原理、帧预算、去重、细节模式等，安装使用门槛低，还给出了应用场景和项目地址。

近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。

近年来，现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft，可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频，能精准响应交互信号，保留历史场景信息，不过动作空间待丰富。

在AI视频创作中，创作者常因频繁切换工具而疲惫。近期多所高校联合开源的UniVA框架，像「AI导演」，能整合视频工具，提供一站式自动化体验，改变「抽卡」式创作，还支持多轮交互等功能。

华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。